잘레시아 X KNIME Data Connect: South Korea (Online)

Session 1 [ KNIME 빅데이터 분석 기능을 활용하여 공공 데이터 기반으로 서울의 주택 가격 예측 ] KNIME의 다양한 노드를 활용하여 건축 데이터 민간 개방 시스템에 오픈된 공공 데이터 기반으로 서울의 주택 가격을 예측합니다. 잘레시아에서 구축한 Spark 환경에서 데이터를 불러오고, Spark 환경에서 다양한 방법으로 데이터 전처리를 진행합니다. csv, parquet, shape 파일, 좌표 데이터 등을 활용하여 데이터 간 JOIN을 통해 Dataset을 구축하고, ML(machine learning)의 한 종류인 다중선형회귀모형을 사용하여 주택 가격을 예측하는 과정에 대해 시연합니다.

Session 2 [ KNIME Afterburner 포탈 소개 및 주요 기능을 활용한 KNIME W/F 시연 ] KNIME을 통합 관리 및 손쉽게 사용할 수 있도록 지원하기 위해 자체 제작한 포탈 시스템인 KNIME Afterburner에 대해 소개합니다. KNIME Afterburner에서 KNIME Workflow의 편리한 데이터 조작, Workflow 실행 후 결과 데이터를 저장하는 Dataset의 버전화 같은 다양한 기능 및 특장점에 대해 살펴봅니다. 또한 세션 1에서 생성한 KNIME W/F를 포털에서 활용하고 동적 변수를 사용해 Filter 조건에 맞게 W/F를 실행하는 방법을 시연합니다.